데이터베이스 시스템을 운영하다보면 대량의 데이터가 쌓이게 되는데, 이를 처리하기 위해서는 샤딩(sharding)이라는 기술이 필요합니다. 샤딩은 데이터를 수평적으로 분할하여 여러 대상에 분산 저장함으로써 데이터베이스의 처리 능력을 향상시키는 방법입니다. 이를 위해서는 효율적인 스키마 디자인이 매우 중요합니다.

샤딩을 위한 스키마 디자인 고려 사항

1. 분산된 데이터: 각 샤드에 데이터가 고르게 분산되도록 설계해야 합니다.
2. 조인의 회피: 쿼리가 여러 샤드에 걸쳐 조인이 필요 없도록 설계합니다.

샤딩을 위한 스키마 디자인 패턴

해싱을 기반으로 한 파티셔닝

해싱을 통해 특정 데이터 엔티티(예: 유저 ID)를 해시 함수에 넣어서 샤드 번호를 계산하고 해당 샤드에 저장합니다.

CREATE TABLE user (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    ...
) PARTITION BY HASH(id)
PARTITIONS 8;

범위 기반 파티셔닝

특정 엔티티(예: 날짜)의 값의 범위에 따라 여러 샤드 중 하나에 데이터를 저장하는 방식입니다.

CREATE TABLE log (
    id INT PRIMARY KEY,
    log_time TIMESTAMP,
    ...
) PARTITION BY RANGE (YEAR(log_time)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011),
    ...
);

지연 복제(Lazy Replication)

일부 샤드의 데이터를 늦게 동기화하는 방식으로, 데이터베이스의 처리량을 높이는 방법 중 하나입니다.

이러한 패턴과 관련해서는 관련 문서와 블로그를 참고할 것을 권장합니다.

위의 내용은 샤딩을 위한 스키마 디자인 고려 사항과 패턴에 대한 간략한 소개입니다. SQLAlchemy, Hibernate 등의 ORM 프레임워크에서도 샤딩을 지원하는 기능을 제공하고 있으니 이용할 경우 해당 라이브러리의 문서를 참고하시기 바랍니다.